Machine Learning با بر عهده گرفتن تَسک‌های تحلیلی زمان‌بر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در کارشان در زمینه‌های مختلف سریع‌تر عمل کنند. یادگیری ماشینی محصول ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتری است و الگوریتم‌هایش آن‌قدر پیچیده هستند که به ساعت‌های طولانی و خطوط بی‌نهایتی از کد برای اجرا و پیاده‌سازی احتیاج است اما با پیشرفت‌های صورت گرفته از طریق جامعهٔ اپن‌سورس، دیگر نیازی نیست تا وقت زیادی را صرف اجرا و پیاده‌سازی این الگوریتم‌ها کنیم چرا که یکسری از دولوپرهای باانگیزه قبلاً زحمت قسمت‌های سخت‌ ماجرا را کشیده‌اند که در همین راستا در این پست قصد داریم برخی زبان‌های برنامه‌نویسی که در حال حاضر به منظور پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند را به همراه لایبرری‌های اختصاصی‌ آن‌ها معرفی کنیم (نیاز به توضیح است که ترتیب قرارگیری این زبان‌‌ها اصلاً به معنی رتبه‌بندی آن‌ها نیست.)

پایتون - Python

پایتون در میان برنامه‌نویسان به چاقوی سوئیسی معروف است. اگرچه این زبان برنامه‌نویسی سریع‌تر از خیلی زبان‌های دیگر نیست، اما داشتن ماژول‌هایی همچون Pandas و NumPy باعث شده که پایتون در زمینهٔ آنالیز دیتا بسیار محبوب گردد (برای آشنایی بیشتر با NumPy می‌توانید به مقالهٔ درآمدی بر آمار با استفاده از لایبرری NumPy و زبان برنامه‌نویسی Python مراجعه نمایید.)

دلیل محبوب بودن این زبان در بین تحلیلگران داده و متخصصین یادگیری ماشینی در توانایی حل مشکلات پیچیده در کمترین زمان و با کمترین تلاش است چرا که این زبان به معنای واقعی کلمه برای هر مسئله‌ای یک ماژول حاضر و آماده دارد. با استفاده از پایتون، شما به لایبرری‌های یادگیری ماشینی‌ همچون Statsmodel ،Scikit-learn ،Pylearn و غیره دسترسی خواهید داشت مضاف بر اینکه به طرح‌ها یا پلات‌های تعاملی مانند Seabprn ،ggplot2 و Bokeh نیز دسترسی دارید. در ارتباط با یادگیری ژرف هم ماژول‌هایی همچون TensorFlow ،Skflow ،Theano و Pylearn عرضه شده‌اند به علاوه اینکه یکسری ماژول هم برای پردازش زبان طبیعی یا NLP در دسترس است.

به طور کلی، کدنویسی سریع و خوانایی بالای سینتکس این زبان به همراه تعداد زیادی لایبرری تخصصی یادگیری ماشینی، پایتون را به یکی از اولین انتخاب‌ها در این زمینه تبدیل کرده است (برای شروع یادگیری رایگان این زبان، به دورهٔ آموزش پایتون در سکان آکادمی مراجعه نمایید.)

اسکالا - Scala

اسکالا پیوندی میان فانکشنال پروگرمینگ و جاوا است و انتخاب خوبی برای برای کسانی می‌باشد که با جاوا و تکنولوژی‌های بیگ دیتا مانند Hadoop و Apache Spark سر و کار داشته‌‌ و حال می‌خواهند وارد حوزهٔ یادگیری ماشینی شوند که از مزایای آن هم می‌توان به عملکرد یکپارچه‌اش با Apache Spark اشاره کرد.

با اینکه می‌توانید در این زمینه Pyspark (پلتفرم Spark مبتنی بر Python) را هم مد نظر داشته باشید اما باید بدانید که در این مقایسه Pyspark محدودیت‌های بیشتری داشته و همین طور کنترل کمتری هم بر روی لایبرری‌های Spark دارا است. در اصل، وقتی صحبت از Hadoop و Spark باشد، به نظر می‌رسد که اسکالا عملکرد بهتری داشته باشد.

همچنین اسکالا از لایبرری‌های کار روی داده‌‌ها مانند Saddle برخوردار بوده که خیلی هم شبیه به ماژول Pandas پایتون می‌باشند. علاوه بر این، اسکالا از ماژول‌های یادگیری ژرفی همچون Deeplearning4j و H2o.ai نیز بهره‌مند می‌باشد.

آر - R

این لیست بدون وجود زبان برنامه‌نویسی R که هدف اصلی آن رایانش آماری و ویژوالیزیشن است ناقص می‌بود و باید گفت که آر یکی از زبان‌هایی است که به طور گسترده توسط تحلیلگران داده مورد استفاده قرار می‌گیرد زیرا ويژگی‌هایی برای مدیریت دیتای چندبُعدی دارد که بسیار کارآمد می‌باشند.

دیتا استراکچر در آر برای ارائهٔ هر گونه دادهٔ آماری بسیار ساختاریافته است و این زبان فانکشن‌های پیش‌فرضی برای مدیریت دیتا به شما ارائه می‌کند و در واقع پیچیدگی‌ها را مخفی می‌کند تا دولوپر بتواند تنها بر روی تَسک پیش روی خود تمرکز کند.

جولیا - Julia

جولیا ابتدا به ساکن برای رفع نیاز در زمینهٔ آنالیزهای عددی و علم محاسبات به وجود آمد اما در عین حال یک انتخاب مناسب در زمینهٔ انجام تَسک‌های پیچیدهٔ مربوط به یادگیری ماشینی نیز می‌باشد. در حقیقت، دلیل اشاره به جولیا در این لیست پرفورمنس و سینتکس بسیار مشابه آن به زبان پایتون می‌باشد. Julia اجرای موازی توزیع‌شده (Distributed Parallel Execution)، دقت عددی و لایبرری ریاضیاتی گسترده‌ای را برای دولوپر فراهم می‌آورد به علاوه اینکه عملکرد محاسباتی فوق‌العاده‌ای دارا است که از این حیث قابل‌مقایسه با زبان C می‌باشد.

پکیج‌های نوشته‌شده برای این زبان با سرعت خوبی در حال پیشرفت بوده و لایبرری‌های قابل‌توجهی برای استفاده در یادگیری ژرف در این زبان ارائه شده است و جولیا در حال حاضر یک انتخاب خوب به حساب آمده و تقریباً می‌توانید با آن هر کاری را انجام دهید و گفتنی است که در هر نسخهٔ جدید، مدام بهبود یافته و فیچرهای بیشتری به آن افزوده می‌شود.

به نظر شما در لیست فوق چه زبانی برای یادگیری ماشینی مناسب‌تر است و چرا؟ علاوه بر این، آیا زبان برنامه‌نویسی دیگری را می‌شناسید که در بالا بدان اشاره نشده اما در این حوزه از اهمیت خاصی برخوردار باشد؟ نظرات و دیدگاه‌های خود را با دیگر کاربران سکان آکادمی به اشتراک بگذارید.

معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای یادگیری ماشینی